UTILIZZO DELLA SPETTROSCOPIA INFRAROSSO IN TRASFORMA
TA DI FOURIER PER LA PRE
vISIONE DELLA ST Ab ILIT à T AR TARICA DEI vINI
MARIO MALACARNE, GIORGIO NICOLINI, DANIELA
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TOLDI, RO
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TO LARCHER
La presenza in bottiglia di depositi cristallini di acido tartarico rappresenta a tutt’oggi una grave insidia per il valore commerciale dei vi- ni, in particolare bianchi, inducendo nel con- sumatore sospetti sulla effettiva salubrità o integrità dei prodotti. Nasce quindi l’esigenza da parte delle cantine di conoscere il reale li- vello di instabilità tartarica dei propri vini prima dell’imbottigliamento, al fine di evitare il rischio di successive precipitazioni nei prodotti finiti. I principali fattori che influenzano la solubilità del bitartrato di potassio nel vino sono il gra- do alcolico e la temperatura, sebbene anche il pH e la forza ionica rivestano un ruolo non
marginale. Tuttavia, la presenza in soluzione di colloidi quali proteine, tannini condensati, poli- meri glucidici e glicoproteine, può indurre una significativa, ma talora temporanea, inibizione dei fenomeni spontanei di formazione e accre- scimento dei cristalli di bitartrato di potassio, dando luogo al fenomeno della sovrasatura- zione. Se da un punto di vista strettamente enologico ciò costituisce un aspetto positivo caratterizzato da una maggiore abbondanza salina e dunque di superiore sapidità, esso rappresenta, contestualmente, un serio osta- colo alla previsione corretta dell’instabilità, in particolare, qualora tale valutazione sia basa-
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USE OF FOURIER TRANSFORM INFRARED SPECTROSCOPY TO FORECAST THE TARTARIC STABILITY OF WINES
Tartaric instability of wines still represents a serious problem in terms of commercial value of bottled wines, particularly whites, leading consumers to be suspicious as regards the effective healthiness or wholesomeness of products. In this study, 316 red and rosé wines and 220 white wines were analysed to evaluate tartaric instability, using the methods currently most widely used - the mini-contact conductivity test (10 min, 0°C, KHT) and the cooling test (5 days, -4°C) - and to acquire the relevant IR spectra. Models for tartaric instability prediction, based on the IR spectra, were developed using both Partial Least Square Regression (PLS-R) and Automated Neural Networks (ANN). These made it possible to correctly reclassify 89-97% of the external validation samples. At worst, only 6% of unstable wines were misidentified.
ta esclusivamente sull’applicazione di modelli che prendano in considerazione solo gli equili- bri termodinamici di solubilità dei sali. Se per i vini di grande qualità, particolarmente rossi invecchiati in botti di legno e conservati per qualche anno in cantina, è in genere suffi- ciente l’abbassamento naturale di temperatu- ra durante l’inverno per garantire una buona stabilizzazione alle precipitazioni tartariche, per i vini giovani, i novelli, i frizzanti, che de- vono essere commercializzati rapidamente, si deve ricorrere a tecniche di stabilizzazione come la refrigerazione, lo scambio ionico o l’elettrodialisi, anche seguite dall’aggiunta di inibitori di cristallizzazione quali l’acido meta- tartarico, le mannoproteine estratte dal lievito, la gomma arabica o la carbossimetilcellulosa (CMC).
Per valutare la stabilità tartarica dei vini sono
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merceologici.Al fi ne di costruire dei modelli statistici robusti, abbiamo raccolto 536 vini, ai quali non era- no stati aggiunti coadiuvanti enologici per la stabilizzazione tartarica, provenienti prevalen- temente dal Trentino Alto Adige (N=483); nel set sono stati inclusi vini di altre regioni italiane - Campania (11), Umbria (30) e Sicilia (12) - allo scopo di ampliare la variabilità dei profi li compositivi. Dopo avere suddiviso i campioni in vini bianchi (316) e rossi + rosati (220), so- no stati defi niti i set di calibrazione e di vali- dazione, contenenti rispettivamente l’80% e il 20% dei campioni. I set di validazione (63 vini bianchi, 44 vini rossi) sono stati scelti in modo da essere rappresentativi dell’intera campio- natura.
Tutti i campioni sono stati sottoposti ai test di Mini-contatto (10 min, 0°C, KHT) e di Stabiliz- zazione a freddo (5 giorni, -4°C) per classifi - carli all’interno delle categorie “stabile” e “non stabile” dal punto di vista delle precipitazioni tartariche; sono inoltre stati acquisiti gli spet- tri FT-IR utilizzando uno spettrometro Wine- ScanTM Type 77310 della ditta Foss Electric (fi g. 1).
L’utilizzo di software specifi ci per l’elabora- zione statistica ha permesso, partendo dalle informazioni spettrali del set di calibrazione e utilizzando i dati di stabilità come riferimento, di creare quattro modelli predittivi dell’instabi- lità: “Mini-contatto vini bianchi”, “Mini-contatto vini rossi”, “Stabilizzazione a freddo vini bian- stati proposti modelli ed algoritmi matematici
basati sulla conoscenza di alcuni parametri analitici quali il grado alcolico, il pH e i conte- nuti di acido tartarico e potassio, oppure sulla determinazione della temperatura di saturazio- ne. I primi risultano spesso poco affi dabili, poi- ché non tengono conto dell’eff etto protettivo rispetto alle precipitazioni dei colloidi, mentre gli altri risultano poco indicativi dei rischi reali di precipitazione tartarica in bottiglia.
Frequentemente, nei laboratori e nelle can- tine vengono utilizzati i cosiddetti metodi di “Mini-contatto” o di “Stabilizzazione a freddo” che, pur ritenuti tecnicamente più affi dabili dei precedenti, comportano un notevole consu- mo di tempo.
Nel presente lavoro (Malacarne et al. 2013 Talanta 117, 505-510) abbiamo investigato la possibilità di valutare l’instabilità tartarica dei vini in modo rapido e totalmente automatiz- zato, attraverso l’utilizzo della spettroscopia infrarosso in trasformata di Fourier (FT-IR), una tecnica analitica che si è sempre più imposta negli ultimi anni nel settore delle bevande in generale e del vino in particolare, dimostran- do la capacità spesso di integrare o addirittura talora sostituire le tradizionali tecniche di con- trollo. Vari studi hanno infatti dimostrato che l’approccio combinato della spettroscopia infrarosso con l’elaborazione statistica mul- tivariata delle informazioni spettrali consente di eff ettuare tanto i controlli analitici di base, quanto la caratterizzazione fi ne di prodotti
FIG. 1
FIG. 1Spettri FT-IR di vini con l’indicazione degli intervalli di frequenza analiticamente signifi cativi
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chi” e “Stabilizzazione a freddo vini rossi”. Gli approcci statistici scelti per la costruzione dei modelli sono fra i più utilizzati nelle elaborazio- ni statistiche multivariate: la regressione Partial Least Squares (PLS-R) e le Reti Neurali Artifi- ciali (ANN).
Infine l’accuratezza predittiva dei modelli di calibrazione è stata ulteriormente validata at- traverso il confronto fra i valori previsti e i valori ottenuti con i metodi di riferimento sui set di validazione indipendenti. Le performance di ri- attribuzione dei modelli proposti nelle catego- rie stabile/non stabile sono mostrate in tabella 1; le percentuali di correttezza nella riclassifi- cazione vanno da un minimo dell’89% ad un massimo del 97%.
Considerando tuttavia che dal punto di vista tecnologico il rischio maggiore risiede nel clas- sificare come stabile un prodotto instabile, non realizzando quindi le necessarie procedure di stabilizzazione pre-imbottigliamento, anche nel peggiore dei casi (modello “Stabilizzazione a freddo vini rossi”, elaborazione ANN) solo il 6% dei campioni instabili è stato classificato in maniera non corretta.
In conclusione, l’utilizzo congiunto della tecni- ca FT-IR e di adeguati approcci statistici su di un consistente set di vini bianchi e rossi non aggiunti di coadiuvanti di stabilizzazione e a diverso grado di instabilità tartarica ha per- messo di costruire degli efficaci modelli pre- visionali del rischio di precipitazioni cristalline in bottiglia.
Dal punto di vista tecnologico, le prestazioni fornite dai modelli creati attraverso le analisi PLS-R e ANN portano a risultati sostanzial- mente equivalenti, limitando al 4-6% il rischio di indicare come già stabile un vino che po- trebbe rivelarsi invece instabile una volta im- bottigliato.
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VINI BIANCHI VINI ROSSI
%* stabile non stabile totale %* stabile non stabile totale Mini-contatto
PLS-R
stabile 75 9 3 12 85 11 2 13
non stabile 96 2 49 51 100 0 31 31
totale 92 11 52 63 95 11 33 44
ANN non stabilestabile 10096 122 490 5112 10085 110 312 1331
totale 97 14 49 63 95 11 33 44 Stabilizzazione a freddo PLS-R stabile 76 19 6 25 75 9 3 12 non stabile 97 1 37 38 100 0 32 32 totale 89 20 43 63 93 9 35 44 ANN stabile 80 20 5 25 100 12 0 12 non stabile 95 2 36 38 94 2 30 32 totale 89 22 41 63 95 14 30 44
TAB. 1Applicazione dei
modelli PLS-R e ANN ai set di validazione esterni. Matrice di riattribuzione secondo le categorie stabile/ non stabile per i test
di Mini-contatto e Stabilizzazione a freddo, e per vini bianchi e rossi.